基于加工位置不确定的多工步数控铣削工艺参数优化研究*

针对铣削稳定性评价指标极限切削深度随加工位置改变而变化,导致铣削工艺参数优化模型中稳定性约束具有不确定性问题,结合不同加工位置刀具频响函数和切削稳定性理论,建立加工空间极限切削深度广义回归神经网络(GRNN)预测模型,基于该GRNN模型完善铣削稳定性约束条件,进而构建以机床各运动部件位移与粗/精加工切削参数为变量,以粗/精加工总切削时间为目标的多工步数控平面铣削工艺参数优化模型,采用粒子群算法(PSO)求解该优化模型。以某企业加工中心展开实例研究,获取机床加工位置和粗/精加工主轴转速、切削深度、切削宽度、每齿进给量的优化配置,优化后粗/精加工总切削时间比优化前缩短22.47%,并通过该配置下的无颤振铣削加工验证了优化模型的有效性。     

基于复化Cotes积分和神经网络的稳定铣削工艺参数多目标优化方法

铣削过程再生颤振严重影响工件表面质量和生产效率,准确高效地识别铣削颤振稳定域并合理选择工艺参数是抑制颤振、提高生产效率的关键步骤。当前对考虑稳定性约束下的多目标铣削工艺参数优化研究仍然缺乏系统且完整的解决方案。为此,基于复化Cotes积分和神经网络并结合NSGA-Ⅱ遗传算法建立一种稳定铣削工艺参数多目标优化方法。其中基于复化Cotes积分法提出了一种新的铣削稳定域预测方法来获得二维稳定性叶瓣图(Stability lobe diagram,SLD),收敛性分析表明新方法具有更快的收敛速度。考虑径向切深不确定性得到由离散三维SLD曲面构建的铣削稳定域神经网络预测模型。最后,分别以材料去除率、刀具寿命作为效率、成本目标,采用NSGA-Ⅱ遗传算法建立稳定铣削工艺参数的优化模型。与经验方法对比显示,优化后的铣削方案可以提高8.4%的材料去除率和16.3%的刀具寿命。结果表明不仅可以通过更加准确地判断铣削稳定性来保证加工质量,而且能够为高效率低成本的铣削确定工艺参数提供科学理论指导。     

基于铣削均匀性的切削参数优化

分析了高速铣削加工切屑形成过程中刀具—工件的接触行为,提出了考虑轴向切削深度和径向切削深度的铣削均匀性模型。在此基础上,以恒定的金属去除率为约束条件、铣削均匀性系数为优化目标,建立了切削参数的优化模型。通过对航空铝合金进行高速铣削试验,验证了铣削均匀性理论及优化模型的合理性。结果表明,对于航空铝合金的高速铣削加工,采用大径向切深—小轴向切深有利于提高铣削均匀性,减小切削力。     

碳效率目标下的铣削切削参数优化研究

为了提高数控铣削加工过程的能量利用率,降低铣削加工过程中的碳排放量,基于铣削加工能耗分析的基础,建立了数控铣床能耗模型,并基于铣削工艺输入输出特性提出了铣削工艺碳排放评估函数,结合材料去除率提出碳效率概念,以此作为优化目标,并以机床主轴转速和进给量作为优化变量,考虑机床各项性能参数和工件的加工质量等约束,建立了基于碳效率的数控铣削切削参数优化模型,并通过案例,采用遗传算法对模型进行优化求解,验证了该模型的有效性。     

基于Kriging插值和遗传算法钛合金车削加工参数优化

钛合金较差的切削加工性不利于保证好的表面完整性,影响钛合金零件的使用性能。基于田口方法建立钛合金车削试验模型,考察切削用量对表面粗糙度、刀具寿命、切削力和材料去除率的影响规律,以材料去除率为目标函数,以表面粗糙度、刀具寿命和切削力为约束函数,基于Krig-ing插值的响应曲面法和遗传算法构建了钛合金车削参数优化模型。研究结果表明:钛合金车削过程参数最优的水平组合为v3f1ap1r1E3,优化结果与初始试验相比,表面粗糙度、刀具寿命、切削力和材料去除率分别改善了75.86%、65.16%、36.41%和557.91%。     

基于切削力预测模型的刀具几何参数和切削参数优化

整体硬质合金立铣刀高速铣削航空铝合金过程中,刀具螺旋角、轴向切深、径向切深对铣削均匀性有显著影响。应用全因子实验设计和多元线性回归技术建立了切削力预测模型,采用方差分析方法检验了预测模型的拟合度及各独立输入参数的显著性。应用遗传算法,以切削力预测模型为目标函数,通过基于遗传学的选择-交叉-变异操作,优化了刀具几何参数和切削参数。结果表明,在较大的金属去除率下选择出最佳的轴向切深-径向切深-螺旋角组合以获得最小的切削力是有可能的。     

高速铣削切削参数的模糊正交优化方法

为研究高速铣削加工中既有较高材料去除率、又有较长刀具磨损寿命的切削参数优化方法,通过正交试验,获得了不同切削用量下的刀具磨损寿命数据,并用模糊数学方法建立了刀具磨损寿命和材料去除率的隶属函数,计算了模糊综合评价隶属度.通过基于模糊综合评价直观分析与基于模糊综合评价最大隶属度分析的切削参数优化对比,证明切削参数的模糊正交优化方法是可行的.     

基于稳定性理论的机床动态优化方法的研究

基于建立的刀具-工件铣削再生颤振多自由度动力学模型,研究了考虑机床结构参数和加工参数的切削稳定性评价方法。提出了基于稳定性理论以扩大稳定性区域和最大材料切除率为优化目标的机床全生命周期稳定性动态优化方法。在设计阶段,通过对影响稳定性的工艺参数动力修改扩大稳定区域;在生产阶段,进行刀具装夹结构和切削参数的优化,进一步扩大稳定区并确保稳定切削下的最大材料切除率。     

铸铁+铝合金双金属缸体铣削稳定性及刀具磨损实验研究

对铸铁+铝合金双金属材料缸体铣削稳定性和刀具磨损进行研究。采用单因素铣削实验的方法设计铣削实验,得到铣削速度、进给量、轴向切深等铣削参数及刀具主偏角对铣削稳定性的影响规律,对铣削过程中刀具磨损进行分析,优化切削参数,为双金属材料缸体接合面的高效铣削加工提供参考。     

最大稳定铣削面积及切削参数优化研究

通过对于经典颤振稳定性叶瓣图理论中X、Y两个方向频响函数相等假设对求解过程进行简化,对其特征方程进行深入解析求解与理论分析,得到极限切深与各个切削及材料参数关系的解析表达式及各个参数变化对其的影响规律。通过对极限切深求最小值得到安全切深解析表达式。将切深与切宽的乘积定义为铣削面积,并研究其对于铣削效率的影响。提出最大稳定铣削面积及切削参数优化方法,并在测量铝合金7050-T7451切削力系数后,以其为例进行了切削参数优化。     

基于粒子群算法的铣削参数优化

针对加工中心环境下铣削加工切削参数的优化选择问题,通过考虑机床加工、工件和刀具的实际约束,建立以最大生产率为目标函数的铣削参数数学模型,采用粒子群优化算法对铣削参数进行了寻优并进行了实例验证,结果表明粒子群算法优化铣削参数可以缩短加工时间,提高生产率.     

基于遗传算法的铣削参数优化

研究了在加工中心环境下 ,铣削加工切削参数的优化选择问题。通过考虑机床和工件的实际约束 ,建立了以最大生产率为目标的切削参数数学模型。应用遗传算法 ,及所建模型对铣削参数进行了寻优并进行了实例验证。     

铣削加工过程的动态稳定性极限分析

在铣削过程中,由于系统模型的非线性和复杂性,加工过程参数很难控制.利用matlab软件,对铣削过程中主轴转速和轴向极限切削深度的关系进行了仿真,分析了系统切削参数对切削稳定性的影响.由仿真结果知,轴向极限切深随着主轴转速的增大呈现周期性变化,系统径向切削参数增大使轴向极限切深变小,增大系统阻尼使轴向极限切深增大.     

基于切削稳定性与表面质量约束的 铣削工艺参数优化研究

铣削工艺系统的动态特性随着刀具夹持长度改变而变化,影响关联的铣削稳定性与加工表面质量,进而导致铣削加工 的工艺规划具有不确定性。 针对此问题,本文综合刀具悬伸量与传统铣削用量作为输入,分别建立极限切削深度与表面粗糙度 的反向传播神经网络模型(BPNN),并进一步以其表达铣削稳定性与加工质量约束,构建以刀具悬伸量和粗/ 精加工阶段铣削 用量为优化变量,以粗/ 精铣总加工时间为目标的铣削工艺参数优化模型,采用麻雀搜索算法( SSA)对模型进行寻优求解。 以 某型数控机床的夹具型腔铣削加工为例,采用刀具悬伸量与各阶段铣削用量的优化配置进行加工实验,总切削时间 12. 577 min 与表面粗糙度值 3. 01 μm 验证了优化模型的可行性和有效性。     

合金铸铁的高速铣削试验研究

采用硬质合金刀具对合金铸铁进行高速铣削试验,分析不同切削参数（主轴转速、轴向切深、进给量）对铣削力的影响,提出有利于刀具寿命的铣削参数,并根据试验条件,找出硬质合金刀具切削合金铸铁的最高切削速度.     

铝合金高速数控铣削参数优化

文章对电子行业深孔薄壁铝合金零件的高速切削参数的优化进行了系统研究。文章以去除效率为优化目标,确定了切削参数的优化和切削数据筛选的新方法。首先以切削稳定域理论分析了高速铣削的最大稳定转速及其临界切深,并根据机床功率、切削表面质量、刀具变形和刀具强度等约束条件对切削数据进行理论筛选,根据所提出的理论筛选的数学模型,得到了优化的切削参数。实践表明,文章提出的参数优化和数据筛选方法,可以有效地保证数据高速切削的质量,并显著提高加工效率。     

基于遗传算法的加工参数优化的研究

为了避免选择过于保守的参数值,科学合理地选择切削加工参数,提高生产效率,根据实际的生产条件,以机床、刀具和材料等情况为约束,建立以最高生产效率为目标的函数,运用遗传算法进行参数的优选,为新机床、新工艺确定最优的切削参数。     

K477镍基高温合金切削加工预测模型的建立及切削参数优化

针对航空发动机制造对新型镍基高温合金K477切削加工工艺的需求,结合K477的性能特点,设计了均匀试验规划方案,通过试验和切削模型分析研究了K477的铣削及钻削可加工性。首先建立了切削力、刀具磨损和切削温度等预测模型,给出了切削参数与切削力、刀具磨损量以及切削温度之间的量化关系,并研究了刀具磨损机理,最后采用遗传算法以切削效率为目标,以刀具磨损量为约束对切削参数进行了优化。研究结论对于解决航空发动机零件所需新材料的工程制造具有重要的指导意义。     

10Ni3MnCuAl高速铣削表面粗糙度实验研究及参数优化

针对10Ni3MnCuAl塑料模具钢进行切削试验,探索不同切削参数对表面粗糙度的影响规律。采用多元回归方法,建立了10Ni3MnCuAl塑料模具钢高速铣削表面粗糙度预测模型,用F、t检验法验证模型的显著性。基于遗传算法,以指定的表面粗糙度值为约束条件,材料去除率Q为目标函数进行工艺参数优化,对10Ni3MnCuAl塑料模具钢高速铣削加工切削参数的选择具有一定的指导意义。     

基于动力学不确定性的重型切削工艺参数优化

针对数控重型切削加工过程的切削稳定性具有不确定性的特点,提出了在切削稳定性和机床工作能力的约束下,获得最大材料去除率的工艺参数优化方法。根据重型切削加工的工艺特点建立三维动力学模型,以机床的固有频率、阻尼比、刚度和切削力系数作为不确定因素,结合排零定理和边理论对其进行不确定性分析,获得稳健的切削稳定性叶瓣图,结合切削深度、刀具直径和刀具齿数的关系,为加工过程选择能获得最大切削深度的刀具。在此基础上,建立工艺参数优化模型,选择最佳的轴向切削深度、径向切削深度和主轴转速的组合,最后以一台加工中心上某型号发动机缸体表面的粗加工过程为例进行了验证。